Buenos ejemplos de secciones de estadísticas en artículos de revistas académicas aplicadas.

Soy bioestadístico trabajando en un campo aplicado y soy responsable de escribir la sección de métodos estadísticos para los trabajos en los que colaboro. Al leer muchos trabajos académicos, he encontrado muchos ejemplos de secciones de estadísticas mal escritas (en su mayoría son aburridas, poco informativas y carecen de precisión, detalle y comprensión de la metodología utilizada).

Independientemente del tema y la sofisticación de los métodos estadísticos utilizados, ¿cuáles son algunos buenos ejemplos de secciones de estadísticas bien escritas en artículos de investigación aplicada?

Cómo definir "bien escrito" es subjetivo, pero describiría una sección de estadísticas tan bien escrita si es lúcida, da (o parece dar) una imagen completa de cómo se realizó el análisis, aborda las suposiciones hechas durante el análisis, e incorpora el proceso estadístico en el flujo del trabajo.

Aquí hay algunos ejemplos de artículos que creo que tienen buenas secciones de estadísticas:

La vacuna BCG reduce el riesgo de infección por tuberculosis en tejones vacunados y cachorros de tejón no vacunados

Un modelo para predecir la mortalidad en el infarto agudo de miocardio con elevación del segmento ST tratado con intervención coronaria percutánea primaria: resultados de la evaluación de pexelizumab en un ensayo de infarto agudo de miocardio

¿Otros? También son bienvenidos los pensamientos sobre lo que debe incluir una sección de estadísticas "buenas".

— ccl
fuente

Entiendo la motivación de tu pregunta. Sin embargo, veo, al menos, tres problemas con esta pregunta. La primera es que es demasiado general (amplia) y, por lo tanto, difícil / imposible de responder de manera integral. La segunda es que las preguntas, que contienen atributos "bueno", "mejor", "mejor" y similares, en mi humilde opinión, no tienen sentido, si carecen de una especificación clara de los criterios de comparación. El tercero es que, si bien los términos relativos requieren criterios, los términos absolutos, como "bueno", requieren respuestas muy obstinadas , que no se ajustan bien al modelo de StackExchange y, especialmente, validación cruzada .

— Aleksandr Blekh

@AleksandrBlekh Tiene razón sobre los estándares de nuestro sitio. Sin embargo, esta pregunta proporciona criterios; en mi humilde opinión está bastante centrado; y si las respuestas incluyen apoyo objetivo , no serán obstinadas. (Espero que cualquier respuesta que sea puramente de opinión sea eliminada sumariamente por miembros de la comunidad de alta reputación). Por lo tanto, he elegido no emitir un voto cerrado. Sin embargo, dado que no habrá una mejor respuesta objetiva, también hice el hilo CW. Dado su potencial interés e importancia, también lo he votado.

— whuber

@whuber: Estoy de acuerdo con tu comentario. En realidad, el mío no tenía como objetivo cerrar la pregunta, sino alentar al OP a reformularlo con un enfoque de subjetividad mínimo (pero, supongo, no es fácil, si es posible). Además, releí la pregunta y noté algunos criterios que me perdí inicialmente. Lo voté también.

— Aleksandr Blekh

Gracias a ambos por sus comentarios y votos y estoy de acuerdo. Es una pregunta MUY amplia y no estoy buscando una "respuesta" definitiva; Estoy interesado en reunir ejemplos de secciones de estadísticas que otros estadísticos aplicados consideran exhaustivos, informativos, lógicos y, idealmente, escritos de manera elegante. Un breve artículo publicado en Nature en enero señalaba (una publicación de blog que señalaba) la escritura científica académica "bien escrita" y tengo curiosidad por ver lo que otros practicantes consideran hermosa escritura estadística.

— ccl

@ccl poco informativo y carente son críticas válidas de las secciones de análisis, ¿pero aburridas? Eso es casi deseable en mi libro. Gran parte de la ciencia es aburrida: la ciencia no es descubrimiento, la ciencia es verificación.

— AdamO

Respuestas:

En 2000 mediados, un grupo de estadísticos médicos ponen sus cabezas juntas y la declaración STROBE emitida ( http://www.strobe-statement.org ): ST rengthening el R eporting de OB estudios servational en Ep idemiology. Fue publicado de la misma forma en Lancet , PLoS Medicine , Journal of Clinical Epidemiology y varios otros, lo que me parece la parte más sorprendente de todo el ejercicio: armar cabezas no es tan difícil como convencer a un grupo diverso de editores para publicar cualquier cosa tal como está. Existen varias listas de verificación basadas en la declaración STROBE que lo ayudan a definir qué es una parte estadística "bien escrita".

En un área no relacionada, el Instituto de Educación de EE. UU. Ha estado acumulando evidencia sobre el desempeño de los diversos programas educativos en su Centro de intercambio de información What Works . Su Manual de Procedimientos y Estándares delinea lo que constituye un estudio sólido (según los estándares de la comunidad educativa; los bioestadísticos con experiencia en ensayos clínicos encuentran que están muy por debajo de lo que requiere la FDA). Alerta de spoiler: de los 10,000 informes de estudio en la base de datos de WWC, solo 500 "cumplen con los estándares de WWC sin reservas" ... así que cuando escuchas a alguien decir sobre un producto educativo que está "basado en la investigación", hay exactamente un 95% de posibilidades en realidad es falso, con una investigación realizada por los editores de ese producto sin el grupo de control.

— StasK
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El siguiente es mi artículo favorito: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2650104/

Aquí se realizó un ensayo clínico muy bien controlado para verificar lo que comúnmente se creía que la supresión de los brotes de herpes podría reducir la transmisión del VIH. Es un ejemplo de un resultado nulo. Tampoco desacreditan su evidencia porque es un juicio enorme y bien controlado. El diseño es inmenso, se consideraron todos los aspectos de posible confusión o sesgo.

Lo que aprecio de la sección de estadísticas es su brevedad, su enfoque en análisis preespecificados, delineando claramente las hipótesis primarias y secundarias, y el descargo de responsabilidad por conflictos de intereses, describiendo análisis por intención de tratar y por protocolo, y explicando la posible fuente (s) de sesgo.

— AdamO
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